ERLACHER: Motorisches Lernen im luziden Traum Vorstand

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DANIEL ERLACHER

Motorisches Lernen im luziden Traum

In diesem Beitrag wird untersucht, ob motorische Lern-prozesse durch Übung im luziden Traum angeregt wer-den können. Das Üben im luziden Traum ist vergleich-bar mit dem mentalen Training, das in der Sportpraxishäufig Einsatz findet. Im Gegensatz zum mentalenTraining, das im Wachen durchgeführt wird, findet dasTraining im luziden Traum während des REM-Schlafes(Rapid Eye Movement) statt (vgl. LaBerge, 1985). Luzi-de Träume bzw. Klarträume zeichnen sich dadurch aus,dass der Träumende seines Zustands bewusst ist unddurch diese Erkenntnis Einfluss auf das Traumgesche-hen nehmen kann (vgl. Schredl & Erlacher, 2004). Ineiner repräsentativen Umfrage (Stepansky u.a., 1998)gaben 26% der befragten Personen an, das luzide Träu-men zu kennen. Personen, die häufig bewusst träumen,sind seltener, jedoch kann das luzide Träumen erlerntwerden (LaBerge, 1980). Es existieren verschiedeneanekdotische Beispiele (z.B. Tholey, 1981), dass im luzi-den Traum Bewegungen trainiert werden können undsich dadurch Verbesserungen im Wachzustand zeigen.

Um diese Annahme auf ein empirisches Fundament zustellen, wird in diesem Beitrag zunächst ein Vergleichzum mentalen Training hergestellt (1), dann wird einequasi-experimentelle Pilotstudie vorgestellt, die motori-sche Verbesserungen nach Übung im luziden Traumuntersucht (2), danach werden kurz einige Fallbeispieleaus der Sportpraxis geschildert (3) und abschließendfolgt eine Diskussion mit Ausblick (4).

1 Vergleich mentales Training und luzides Träumen

Für die Erklärung motorischer Lerneffekte durch einÜben im luziden Traum lassen sich Theorien aus derForschung zum mentalen Training heranziehen. NachHeuer (1985) werden die nachgewiesenen Effekte desmentalen Trainings zum einen auf eine Optimierung derkognitiven Anteile der Bewegungsaufgabe zurückge-führt und zum anderen werden die Verbesserungen inrein motorischer Hinsicht, die ebenfalls aus mentalenTrainingsformen resultieren, mit der Programmierungs-hypothese begründet. Danach wird nicht nur die tat-sächlich realisierte, sondern auch die nur vorgestellteBewegung in bestimmten Bereichen des Gehirns pro-grammiert und beim mentalen Training lediglich dieWeiterleitung der Kommandos an die motorischen Aus-führungszentren unterbunden (vgl. Jeannerod, 2001).Die Annahme, dass Bewegungsvorstellungen äquiva-lent zu tatsächlichen Bewegungen sind, wird auf dreiEbenen durch zahlreiche Studien unterstützt. Erstens,zeigen Untersuchungen (Übersicht: Jeannerod, 2001),in denen Hirnaktivitäten gemessen werden, dass beiBewegungsvorstellung motorische Gehirnareale aktivsind. Zweitens, zeigen Studien (Übersicht: Decety,1996), dass es bei mentaler Bewegungsausführung zueiner Aktivität von autonomen Parametern, wie Herz-und Atemfrequenz, kommt, die jedoch unter den Wer-ten des aktiven Übens verbleiben. Drittens, zeigenStudien (Übersicht: Munzert, 2002), dass sich annä-hernd gleiche Zeitintervalle für vorgestellte und phy-sisch ausgeführte Bewegungen ergeben.

Im Folgenden wird gezeigt, dass Bewegungen im luzi-den Traum und tatsächliche Bewegungen ebenfallseine Äquivalenz aufweisen, die sich anhand zentralner-vöser (1.1) und kardiorespiratorischer Aktivitäten (1.2)sowie anhand von zeitlicher Aspekte (1.3) belegen.

1.1 Zentralenervöse Aktivitäten bei Bewegungen imluziden Traum

In der ersten Studie von Erlacher, Schredl und LaBerge(2003) wurde gezeigt, dass motorische Areale (EEG-Messung) während „Bewegungsausführung“ im luzidenTraum aktiv sind. Dazu verbrachte ein geübter luziderTräumer drei Nächte im Schlaflabor. Der luzide Träu-mer wurde instruiert, entweder die Hände zu bewegenoder eine nicht-motorische Kontrollaufgabe (Zählen)durchzuführen. Die Auswertung der relevanten Elektro-den über den motorischen Arealen zeigte erwartungs-konform eine Blockierung des Alphabands (8-12 Hz;mu-Rhythmus), das in EEG-Untersuchungen (Pfurt-scheller & Neuper, 1997) eine Aktivierung der entspre-chenden kortikalen Areale darstellt, während der Hand-bewegung im luziden Traum.

1.2 Kardiorespiratorisches Aktivitäten bei Bewegungenim luziden Traum

In der zweiten Studie wird gezeigt, dass „Bewegungs-ausführung“ im luziden Traum spezifische kardiorespi-ratorische Aktivitäten auslösen. Dazu verbrachten N = 5

Daniel Erlacher (Heidelberg). Foto: © Andreas.Einbock@gmx.de

1. Platzdvs-Nachwuchspreis 2005

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geübte luzide Träumer (eine Frau und vier Männer) imAlter von M = 30.0 Jahren (SD = 3.7) zwei bis vierNächte im Schlaflabor. Das experimentelle Protokoll fürdie luziden Träumer war folgendermaßen: (1) aufrechthinstellen (2) von 21 bis 25 zählen, (3) zehn tiefe Knie-beugen durchführen und (4) noch einmal von 21 bis 25zählen. Weiterhin sollten folgende Ereignisse durch zwei-fache Links-Rechts-Augenbewegungen (LRLR), die imluziden Traum realisierbar sind und im EOG gemessenwerden können, signalisiert werden: den Begin des luzi-den Traums den Anfang und das Ende jeder Sequenz(1-3) und das Ende der Aufgabe (siehe Abb. 1). DieTeilnehmer schlossen die luzide Traumaufgabe insge-samt 14-mal korrekt ab. Herzrate (HR) und Atemfre-quenz (AF) wurden kontinuierlich aufgezeichnet.

Bedeutende Ergebnisse wurden in einer Zunahme derHR nach den geträumten Kniebeugen gefunden, wel-che zu einem signifikant größerem Mittelwert nach der

Belastung führte (d = 0.56, t(13) = 2.1, p = .028). DieAF zeigte den größten Mittelwert während der geträum-ten Belastung. Signifikant wurde der Unterschied in derAF vom Übergang „Belastung“ zu „Post-Belastung“ (d =0.67, t(12) = 2.39, p = .017). Der Übergang von „Prae-Belastung“ zu „Belastung“ unterschied sich nicht signifi-kant (d = 0.32, t(12) = 1.2; p = .16).

Tab. 1. Mittelwerte (M) und Standardabweichungen (SD) fürdie HF und AF vor, während und nach der Belastungim luziden Traum.

Prae-Belastung

Belastung Post-Belastung

Herzrate(min-1)* 66.1a ± 5.4 68.4b ± 5.5 69.6b ± 5.7

Atemfrequenz(min-1)** 22.3 ± 2.1 23.7c ± 3.4 20.5d ± 3.3

* nbeob = 14; ** nbeob = 13; a signifikanter Unterschied zu b;c signifikanter Unterschied zu d

Abb. 1. Aufzeichnung eines korrekt signalisierten luziden Traums (VP04). Fünf LRLR-Augenbewegungen sind in dem EOG-Kanal derAufzeichnung zu erkennen. Die Zunahme der AF und HF während der Kniebeugen ist deutlich sichtbar.

1.3 Benötigte Zeit für motorische Aktivitäten im luzidenTraum

In der dritten Studie, eine Re-Analyse der Studie 2, vonErlacher und Schredl (2004), wurde gezeigt, dass sichdie Dauer für Zählen im Wachen und im luziden Traumkaum unterscheidet. Jedoch benötigten die Teilnehmerfür das Ausführen von den Kniebeugen 44.5% mehrZeit im luziden Traum als im Wachen, wobei keiner derTeilnehmer berichtete, subjektiv zeitliche Unterschiedefestgestellt zu haben.

2 Üben einer Zielwurfaufgabe im luziden Traum

In dieser quasi-experimentellen Pilotstudie wurde ineinem Online-Design untersucht, ob sich durch ein Trai-ning im luziden Traum die Leistung in einer Zielwurfauf-gabe verbessert. An dem Experiment nahmen 18 Ver-suchsteilnehmer teil. Die Teilnehmer erhielten über eineInternetseite Instruktionen und führten das Experimentselbstständig zu Hause durch und übertrugen ihre Resul-tate in ein Internetformular. Die Zielwurfaufgabe bestanddarin Münzen in einem Abstand von zwei Metern in eineTasse zu werfen. Am Abend wurden 20 Münzwürfe imWachen durchgeführt und die Treffer notiert. In derNacht sollten die Teilnehmer im luziden Traum das

Münzwerfen üben. Am Morgen wurden noch einmal 20Münzwürfe im Wachen durchgeführt und die Treffernotiert. Der Versuchsaufbau, den die Teilnehmer zuHause herstellen sollten, wurde in den Anweisungendetailliert beschrieben.

Fünf Teilnehmer konnten im luziden Traum das Münz-werfen üben (Ü-LT), 13 Teilnehmern war es nicht mög-lich (NÜ-LT). Die Mittelwerte der Treffer am Abend undMorgen für beide Gruppen sind in Tabelle 2 dargestellt.Die Varianzanalyse (Faktoren: Ü-LT vs. NÜ-LT, Abendvs. Morgen) zeigt eine signifikante Interaktion, F = 13.9, p< .05, eta2 = 0.46. Der Vergleich der Zuwächse zwischenden Gruppen wird signifikant, t = 3.7, p < .025, d = 2.1.

Tab. 2. Mittelwerte (M) und Standardabweichungen (SD) fürdie Trefferleistung der Gruppe, die im luziden Traumdas Münzwerfen übte (Ü-LT) und die Gruppe, dienicht Üben konnte (NÜ-LT).

Ü-LT(n = 5) NÜ-LT (n =13)

Treffer am Abend 3.6 ± 2.4 3.4 ± 2.8

Treffer am Morgen 5.0 ± 2.5 2.9 ± 2.5

10 Kniebeugenauf 5 zählen auf 5 zählen

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3 Fallbeispiele zum Üben im luziden Traum

Über den Zeitraum von zwei Jahren wurden verschie-dene Fallbeispiele zusammengetragen, in denen Per-sonen schildern, wie sie ihre luziden Träume für sportli-che Aktivitäten nutzen. Die Beispiele streuen dabei überverschiedene Sportarten. Im Folgenden ein Beispielaus dem Kunst- und Turmspringen, in dem die luzideTräumerin über Jahre den luziden Traum als Trainings-ergänzung nutzt: „Ich versuche möglichst kunstvoll Saltiund Schrauben, oder Auerbachsalti zu machen. Da dasganze langsam abläuft, wie in Zeitlupe, habe ich diegute Gelegenheit auf alle Bewegungsabläufe genau zuachten.“ Ein weiteres Beispiel aus dem Sprinttraining, indem der luzide Träumer die Körperwahrnehmung imTraum nutzt, um seinen Laufstil zu verbessern: „Ichbeginne dann, meine Beine bewusster nach hintenwegzustrecken, meine Füße einzusetzen und nicht nurvorne die Knie zu heben. Sofort entsteht ein Vortrieb,den ich vor allem im Bereich des Beckens spüre. DasBecken schiebt auf einmal im Raum schneller voran“.Ein letztes Beispiel aus dem Wintersport, in dem derSportler den Traum zum Probehandeln von neuenTechniken nutzt: „Ich habe vom Snowboardfahren ge-träumt, ich war in einem Park und im freien Geländeund habe Tricks geübt, die ich eigentlich gar nicht sobeherrsche und zum Teil noch nie gemacht habe“.

4 Diskussion und Ausblick

Die Resultate der Studien zum Vergleich von mentalemTraining und luziden Träumen unterstützen größtenteilsdie Hypothese, dass durch Bewegung in einem luzidenTraum – wie bei der Bewegungsvorstellung (vgl. Decety,1996) – motorische Gehirnareale aktiviert und damitBewegungsprogrammierungen stattfinden. Dies wurdeanhand von EEG-Daten und kardiorespiratorischen Pa-rametern nachgewiesen. Einzig die Re-Analyse derBewegungsdauer zeigt für die Ausführung der motori-schen Aktivität im luziden Traum eine deutlich längereZeit als im Wachen. Methodisch ist bei der Re-Analyseanzumerken, dass das Intervall für die Kniebeugen fastdoppelt so lange dauerte wie das Zählintervall. Um einenmöglichen disproportionalen Zeitfehler zu vermeiden,wurden in einer weiterführenden Studie verschiedeneZeitintervalle beim Gehen untersucht. Vorläufige Resulta-te zeigen hier annähernd gleiche Zeiten für die Bewe-gungsausführung im luziden Traum und im Wachen.

Die Resultate der quasi-experimentellen Studie zeigen,dass das Üben des Zielwurfs im luziden Traum zu einergesteigerten Leistung führt. Zum einen könnte diesdurch motorisches Lernen im luziden Traum erklärtwerden (vgl. Tholey, 1981), zum anderen könnten psy-chologische Faktoren ebenfalls eine Rolle spielen. Sokönnten die Teilnehmer, die erfolgreich die Aufgabe imluziden Traum lösten, mehr Zuversicht für die Würfe amMorgen haben. In weiteren Studien sollten Aufgaben

verwendet werden, bei denen die motorische Kompo-nente im Vordergrund steht.

In den Darstellungen der Fallbeispiele soll deutlichgeworden sein, dass das Üben im luziden Traum vonluzid-träumenden Sportlern bereits Einsatz findet und,dass das Training für kognitive als auch für motorischeKomponenten des Bewegungslernens genutzt wird.

Zusammenfassend wurde in diesem Beitrag gezeigt,dass motorische Lernprozesse durch Übung im luzidenTraum angeregt werden können. Theoretisch begründetwerden diese motorischen Verbesserungen dadurch,dass Bewegungen, die im luziden Traum ausgeführtwerden, hirnphysiologisch Äquivalent mit tatsächlichenBewegungen sind. Die positiven Befunde der Pilotstudiesollten in weiteren Untersuchungen repliziert werden.

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the same neural substrate? Cognitive Brain Research, 3,87-93.

Erlacher, D. & Schredl, M. (2004). Required time for motoractivities in lucid dreams. Perceptual and Motor Skills, 99,1239-1242.

Erlacher, D., Schredl, M., & LaBerge, S. (2003). Motor AreaActivation During Dreamed Hand Clenching: A Pilot Studyon EEG Alpha Band. Sleep and Hypnosis, 5, 182-187.

Heuer, H. (1985). Wie wirkt mentale Übung? PsychologischeRundschau, 36, 191-200.

Jeannerod, M. (2001). Neural simulation of action: a unifyingmechanism for motor cognition. Neuroimage, 14, 103-109.

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LaBerge, S. (1985). Lucid dreaming. Los Angeles: Tarcher.Munzert, J. (2002). Temporal accuracy of mentally simulated

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Pfurtscheller, G. & Neuper, C. (1997). Motor imagery activatesprimary sensorimotor area in humans. Neuroscience Let-ters, 239, 65-68.

Schredl, M. & Erlacher, D. (2004). Lucid dreaming frequencyand personality. Personality and Individual Differences, 37,1463-1473.

Stepansky, R., Holzinger, B., Schmeiser-Rieder, A., Saletu, B.,Kunze, M., & Zeitlhofer, J. (1998). Austrian dream behavior:results of a representative population survey. Dreaming, 8,23-30.

Tholey, P. (1981). Empirische Untersuchungen über Klarträu-me. Gestalt Theory, 3, 21-62.

Daniel ErlacherRuprecht-Karls-Universität HeidelbergInstitut für Sport und SportwissenschaftIm Neuenheimer Feld 72069120 HeidelbergeMail: daniel.erlacher@urz.uni-heidelberg.de

Vorstand BLANK: Dimensionen und Determinanten der Trainierbarkeit

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MARION BLANK

Dimensionen und Determinanten der TrainierbarkeitEine theoretisch-methodische Konzeptualisierung des Konstruktes

1 Problemstellung

Die wahrscheinlich meist untersuchte und am bestengesicherte Annahme in der Sportwissenschaft lautet,dass durch bestimmte Formen sportlicher Aktivität diekörperlich-motorische Leistungsfähigkeit des Menschengesteigert werden kann. In diesem Zusammenhangkommt dem Begriff Trainierbarkeit eine zentrale Bedeu-tung zu. Trotz der Vielzahl an Studien, die zu diesemGegenstand vorliegen, lassen sich aufgrund der inkon-sistenten Befundlage jedoch kaum allgemeine Aussa-gen, z.B. zur alters- und geschlechtsabhängigen Trai-nierbarkeit, machen. Dies kann unter anderem daraufzurückgeführt werden, dass kein einheitliches Begriffs-verständnis vorliegt. So findet sich nur in 13 von 34 be-trachteten deutschsprachigen Lexika und trainingswis-senschaftlichen Standardwerken eine (häufig Minimal-)Definition zur Trainierbarkeit. Was die empirische Um-setzung anbelangt, ergibt sich ein buntes Bild bezüglichder verwendeten Kennwerte und Untersuchungsdesigns.

Die vorliegende Studie hat sich deshalb zum Ziel ge-setzt, den Trainierbarkeitsbegriff zu präzisieren und zudifferenzieren, um vor diesem Hintergrund eine Quanti-fizierung zu ermöglichen. Dies geschieht unter Eingren-zung auf die Trainierbarkeit konditioneller Fähigkeiten.Im Einzelnen werden folgende Fragestellungen bear-beitet: (1) Inwieweit ist die inkonsistente Forschungsla-ge zur Trainierbarkeit eine Folge der theoretisch-me-thodischen Vielfalt? (2) Wie viele und welche Dimensi-onen besitzt das Konstrukt Trainierbarkeit und wie sinddiese zu operationalisieren? (3) Welche Faktoren deter-minieren die individuelle Trainierbarkeit?

2 Theoretische Überlegungen

2.1 Zur Dimensionalität des Trainierbarkeitskonstruktes

Die Frage nach der Dimensionalität des KonstruktesTrainierbarkeit wird aus drei verschiedenen Perspekti-ven analysiert:

(1) Das Konzept der Plastizität: Da Trainierbarkeit alsSpezifikation des entwicklungspsychologischenPlastizitätsbegriffs gelten kann (Conzelmann,1999), wird zunächst dieses Konzept einer näherenBetrachtung unterzogen. Dabei lässt sich feststel-len, dass (mindestens) drei verschiedene Begriffs-verständnisse zur Anwendung kommen (vgl. auchScholnick, 1986): (a) Plastizität als Kapazitätsre-serve, wobei es um die Frage der Anpassungs-grenzen geht; (b) die Zeitdimension der Plastizität,wobei es um die Geschwindigkeit und die Ver-laufsstruktur der Anpassung geht; (c) Plastizitätals Reizempfindlichkeit, wobei die Intensität desUmweltstimulus thematisiert wird, die für das Er-reichen einer bestimmten Leistung notwendig ist.

(2) Anpassungstypen: In der Sportwissenschaft wirdmehrfach auf die Existenz verschiedener Anpas-sungstypen verwiesen (z.B. Bouchard, 1986; Chari-tonova, 1993). Bouchard (1986) beispielsweise un-terscheidet zwischen „high-“ und „low-respondern“

Marion Blank (ehem. Kiel). Foto: © Andreas.Einbock@gmx.de

sowie „early-“ und „late-respondern“, wobei letzt-lich alle Kombinationen (high-early, high-late, low-early, low-late) denkbar sind (vgl. Abb. 1).

Abb. 1. Schematische Darstellung von Anpassungsmustern(der VO2max) verschiedener Genotypen bei gleichemTrainingsreiz (Bouchard, 1986, S. 319).

(3) Modelle der biologischen Adaptation: Aktuelle Mo-delle der biologischen Adaptation beruhen vielfachauf der Annahme, dass Anpassung ein integrativesResultat von mindestens zwei Teilkomponentendarstellt: So gibt es Polarisierungen wie Reserveka-pazität vs. Anpassungskapazität (Mader, 1990), de-fensive vs. produktive Beanspruchbarkeit (Meissner-Pöthig, 1988), Belastungspotenzial vs. Entwick-lungspotenzial (Mester & Perl, 2000) und metabolevs. epigenetische Anpassung (Israel, 1999).

Die skizzierten Erkenntnisse können in einem (mindes-tens) dreidimensionalen Trainierbarkeitsmodell zusam-mengeführt werden: (I) Mit der Dimension Umstellungs-dynamik sollen Anpassungseigenschaften kurzfristigerAnpassungszeiträume (einige Tage bis wenige Wo-chen) bezeichnet werden, soweit sich diese von mittel-fristigen Anpassungsprozessen unterscheiden. (II) DieDimension Anpassungsgeschwindigkeit bezieht sich aufden Trainingseffekt pro Zeiteinheit im Rahmen der

2. Platzdvs-Nachwuchspreis 2005

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kontinuierlichen Leistungssteigerung mittelfristiger Zeit-räume (bis ca. einem Jahr Dauer). (III) Die Reserveka-pazität stellt keine Verlaufseigenschaft dar, sondern dasmaximal mögliche Anpassungsausmaß, und damit dieDifferenz zwischen dem untrainierten Zustand und derLeistungsgrenze.

2.2 Determinanten der Trainierbarkeit

Bislang wurde für die Frage nach Möglichkeiten, Gren-zen und Determinanten der Plastizität kein Konzept vor-gelegt, das eine systematische Ableitung für unterschied-liche Persönlichkeitsbereiche zulässt. Ausgangspunkt dereigenen Analyse war die Annahme, dass das zeitlebenskonstante Genom (d.i. die Gesamtheit der genetischenInformation im Zellkern) über (neuro)physiologischeProzesse das individuelle Verhalten steuert. Bei diesemSteuerungsprozess kommt es jedoch zu vielfachenWechselwirkungen. Die Annahme einer umweltbedingtenVeränderung der Genaktivität (nicht des Genoms!) bildetdie physiologische Basis des Plastizitätskonzeptes. Fol-gende Ansätze zur Plastizität sind ableitbar:

(1) Es besteht eine vollständige Determinierung derGenaktivität durch das Genom. Damit gibt es kei-ne Plastizität, wie z.B. bei der Festlegung des Ge-schlechts.

(2) Die Umwelt beeinflusst die aktuelle Genaktivität;das Genom ist limitierend. Eine Veränderung derGenaktivität erfolgt kurz- bis mittelfristig als Reiz-Reaktions-Mechanismus. Daraus leitet sich dieAnnahme einer zeitlebens konstanten Plastizitätab. Als Determinanten kommen z.B. das Ge-schlecht und die individuelle Genetik in Frage.

(3) Veränderungen in Form von Reifungs-/Alternspro-zessen nehmen Einfluss auf die Genaktivität. DiePlastizität ändert sich endogen bedingt über dieLebensspanne.

(4) Umwelteinflüsse bewirken nachhaltige physiologi-sche und strukturelle Veränderungen. Die unterPunkt (2) aufgeführten Reaktionen sind nicht voll-ständig reversibel, sondern determinieren die wei-teren Entwicklungsmöglichkeiten. Plastizität hängtbei Gültigkeit dieses Ansatzes zusätzlich von Er-fahrungen ab.

Für die Frage der Trainierbarkeit konditioneller Fähig-keiten kann Variante (1) ausgeschlossen werden. Ausder Diskussion des Forschungsstandes ergeben sichfolgende Einflusskomplexe und -faktoren, die – separatfür jede Dimension(!) – zu prüfen sind (vgl. Abb. 2):

Abb. 2. Potenzielle Determinanten der Trainierbarkeit kondi-tioneller Fähigkeiten.

3 Methodisches Vorgehen: Eine Befundintegrationzur Trainierbarkeit der maximalen Sauerstoffauf-nahme

Die empirische Überprüfung des präzisierten Trainier-barkeitskonstruktes lässt sich nicht in einer einzelnenempirischen Erhebung umsetzen. Aus diesem Grundwerden folgende Vorentscheidungen getroffen:

(1) Statt der Erhebung neuer Daten wird eine Befund-integration vorliegender Untersuchungsergebnissevor dem Hintergrund der theoretischen Überlegun-gen vorgenommen. Dafür sprechen folgende Ar-gumente: (a) Eine Befundintegration bietet die Mög-lichkeit, komplexere Fragestellungen zu bearbeitenals dies normalerweise in der Primärforschung ge-schieht (Schlicht, 1999). (b) In der Befundintegrati-on besteht die Möglichkeit, die systematische Auf-arbeitung des Forschungsstandes mit der Weiter-entwicklung von Theorien zu kombinieren (vgl.Beelmann & Bliesener, 1994). (c) Eine Befundinteg-ration zeigt Forschungslücken auf und eröffnet Fra-gestellungen für weitere Forschungsaktivitäten.

(2) Die Befundintegration wird ausschließlich für dieTrainierbarkeit der maximalen Sauerstoffaufnah-me durchgeführt und ist im Sinne einer ersten,explorativ orientierten Prüfung der im Theorieteilerarbeiteten Annahmen zu verstehen. Die Eingren-zung der Perspektive auf diesen Parameter lässtsich folgendermaßen begründen: Um das Trainier-barkeitskonstrukt in der vorgestellten Komplexitätangemessen prüfen zu können, ist ein präzises unddamit sehr eng gefasstes Verständnis von konditi-onellen Fähigkeiten notwendig. Die maximaleSauerstoffaufnahme stellt dabei einen geeignetenParameter dar, der (a) vergleichsweise objektiv,reliabel und valide erfasst werden kann, (b) einenzentralen Aspekt der aeroben Ausdauerfähigkeitoperationalisiert und zu dem (c) ausreichend Stu-dien für eine Befundintegration vorliegen.

Die Diskussion verschiedener Verfahren der Befundin-tegration führte zu dem Ergebnis, dass für eine umfas-sende Bearbeitung des Gegenstandes Trainierbarkeitsowohl quantitative (insbesondere metaanalytische)Verfahren als auch „qualitativ orientierte“ Verfahren zumEinsatz kommen sollen: (a) Die verhältnismäßig großeAnzahl an gut standardisierten Interventionsstudien miterwachsenen Probanden bietet die geeigneten Voraus-setzungen für eine Metaanalyse. Kriterien bei der Stu-dienselektion sind u.a. die Parameter zur Effektgrößen-berechnung, ein standarisiertes Treatment und einestandardisierte Leistungsdiagnostik. Als Effektmaß dientdie unstandardisierte Prä-Post-Differenz. Ziel der Meta-analyse ist es, die bias-korrigierten und gewichteten Stu-dieneffekte zu einem bzw. mehreren gemittelten Effektenzusammenzufassen. Dazu wird auf der Grundlage vonHomogenitätstests (Chi2-Test, 25%- und 75%-Regel)geprüft, ob die einzelnen Studieneffekte den berechnetenmittleren Effekt repräsentieren. Bei angezeigter Hetero-genität werden aufgrund der theoretisch hergeleitetensowie weiterer methodischer Moderatoren in iterativerVorgehensweise Subgruppen gebildet, die einer erneu-ten Testung unterzogen werden. Ergänzend werdenanhand von Kovarianzanalysen Unterschiede zwischenden Gruppen geprüft. Im Rahmen der Metaanalyse

Trainier-barkeit

konditionellerFähigkeiten

Genotyp(Geschlecht,Individuum,

Rasse)

SportlicheErfahrung

Reifungs-und Alterns-

prozesse

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Tab. 1. Zum Einfluss der Faktoren Alter und Geschlecht auf die Anpassungsgeschwindigkeit (k = Anzahl der Effektgrößen;d•= mittlerer Effekt [ml/min*kg-1]; ^σ 2 / S2

d• = Kennwert der 25%-Regel; sres = Kennwert der 75%-Regel).

Homogenitätsanalyse

Variable Faktorstufen k d• Signifikante Kovariaten Chi2-Test ^σ 2 / S2d• sres

Geschlecht männlich 45 4,2 Dauer, Alter p<0.05 0,08 0,43weiblich 29 2,5 p<0.05 0,04 0,64

Alter bis 45J 24 4,6 Dauer, Intensität, Umfang p<0.05 0,08 0,49ab 46J 59 2,7 p<0.05 0,06 0,58

können aufgrund der eingeschränkten Dauer standardi-sierter Interventionen jedoch lediglich die Fragestellun-gen zu den Dimensionen Umstellungsdynamik undAnpassungsgeschwindigkeit bearbeitet werden. (b) Ineinem „qualitativ orientierten“ Ansatz werden mehrereJahre bis Jahrzehnte dauernde Längsschnitterhebun-gen vergleichend analysiert. Es geht darum, die präsen-tierten Werte vor dem Hintergrund der jeweiligen Trai-ningsaktivitäten zu diskutieren und daraus Aussagenüber die Trainierbarkeit abzuleiten. (c) In einem Misch-ansatz aus quantitativen und „qualitativ orientierten“Verfahren wird die Frage nach der Reservekapazitätbearbeitet. Mit Hilfe deskriptiven Statistik werden eineMinimum- und eine Maximumkennlinie im Altersverlauferstellt, deren Differenz die Reservekapazität abbildet.Zusätzlich werden Einzelwerte, die diese Kennlinierepräsentieren, hinsichtlich des zugrunde liegendenTrainingspensums sowie des methodischen Hinter-grundes diskutiert.

4 Ergebnisse und Diskussion

In die Metaanalyse gingen 97 Effektgrößen aus 47Studien ein. Für die Reservekapazität wurden 513VO2max-Werte aus 154 Studien ausgewertet. Weiterezehn Längsschnittstudien wurden in einem „qualitativorientierten“ Ansatz ausgewertet. Die zentralen Ergeb-nisse lauten folgendermaßen:

• Trotz mehrfacher Iteration entstehen in der Meta-analyse keine homogenen Untergruppen. Gleichzei-tig werden (fast) alle Moderatoren im Sinne einerbedeutsamen Einflussgröße signifikant. Dies deutetdarauf hin, dass mehrere Einflussgrößen den Trai-ningseffekt wesentlich determinieren.

• Die Metaanalyse ergibt keine Hinweise auf eineeigenständige Dimension Umstellungsdynamik.

• Für die Anpassungsgeschwindigkeit zeigen sichdeutliche Geschlechts- und Altersunterschiede:Männer bzw. jüngere Personen passen sich schnel-ler an als Frauen bzw. ältere Personen. Dabei zei-gen sich keine Interaktionseffekte (vgl. Tab. 1).

• Für die deskriptiv erfasste Reservekapazität lassensich keine Geschlechts- und Altersunterschiedeausmachen.

• Der Widerspruch zwischen den Ergebnissen zurAnpassungsgeschwindigkeit und zur Reservekapa-zität lässt sich auflösen, wenn man davon ausgeht,dass es sich um zwei verschiedene Dimensionender Trainierbarkeit handelt.

LiteraturBeelmann, A. & Bliesener, T. (1994). Aktuelle Probleme und

Strategien der Metaanalyse. Psychologische Rundschau,45, 211-233.

Bouchard, C. (1986). Erblichkeit und Trainierbarkeit. DeutscheZeitschrift für Sportmedizin, 37, 318-322.

Charitonova, L.G. (1993). Theoretische und experimentelleBegründung von Adaptationstypen im Sport. Leistungs-sport, 23(6), 7-8.

Conzelmann, A. (1999). Plastizität – eine zentrale Leitorientie-rung des Forschungsprogrammes „Motorische Entwicklungin der Lebensspanne“. psychologie und sport, 6, 76-89.

Israel, S. (1999). Prinzipien der bewegungsbedingten körperli-chen Adaptation. In G. Badke (Hrsg.), Lehrbuch der Sport-medizin (4., neubearbeitete Aufl.) (S. 1-8). Heidelberg: Barth.

Mader, A. (1990). Aktive Belastungsadaptation und Regulationder Proteinsynthese auf zellulärer Ebene. Deutsche Zeit-schrift für Sportmedizin, 41, 40-58.

Meissner-Pöthig, D. (1988). Entwicklungsdiagnostik – eingerontologisches Problem? Zeitschrift Alternsforschung,43(6), 341-358.

Mester, J. & Perl, J. (2000). Grenzen der Anpassungs- undLeistungsfähigkeit des Menschen aus systemischer Sicht.Leistungssport, 30(1), 43-51.

Schlicht, W. (1999). Meta-Analysen. In B. Strauß, H. Haag, &M. Kolb (Hrsg.), Datenanalyse in der Sportwissenschaft (S.519-532). Schorndorf: Hofmann.

Scholnick, E.K. (1986). Influences on Plasticity: Problems ofDefinition. Journal of Applied Developmental Psychology,7(2), 131-138.

Marion BlankChristian-Albrechts-Universität zu Kiel (bis Okt. 2005)eMail: marbla@freenet.de

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HEINEN: Mentale Repräsentationen und Kinematik bei sportlichen Bewegungen Vorstand

dvs-Informationen 20 (2005) 3 13

THOMAS HEINEN

Mentale Repräsentationen und Kinematikbei sportlichen Bewegungen

Einleitung

In den letzten Jahren wurden verstärkt Forderungennach einer integrativ orientierten Bewegungswissen-schaft gestellt (Mechling, 2005). Dazu bedarf es derEntwicklung komplexer und übergreifender Modelle.Weiterhin aber, sind methodische Ansätze erforderlich,die übergreifende Bezüge zwischen verschiedenenDisziplinen ermöglichen. Diese Perspektive wird durchdie lange Diskussion über fehlende Verbindungen zwi-schen Biomechanik und verschiedenen Feldern derMotorik-Forschung unterstrichen (etwa Pressing, 1998;Rosenbaum, 1991; Zatsiorsky, 1998). Ein wesentlicherund aktuell notwendiger Schritt wird deshalb in der sys-tematischen Suche nach Verbindungen zwischen biome-chanischer Organisation und motorischer Steuerung derBewegung gesehen (Schack, 2003). Das ist allein ausdem Grund erforderlich, da aus bewegungsstrukturellerPerspektive, differentielle Aspekte der Kontrolle vonFreiheitsgraden des Bewegungssystems berücksichtigtwerden müssen (Bernstein, 1975; Latash, 1998). Ausdiesen Gründen war ein Ansatz zu entwickeln, der eineVerknüpfung von Daten aus Sportmotorik und Sportbio-mechanik ermöglicht. Aus der Sichtweise der Sportmoto-rik haben Bewegungsrepräsentationen einen wesentli-chen Anteil an der Kontrolle redundanter Freiheitsgrade.Nach Bernstein (1975) verfügen Bewegungsrepräsenta-tionen über eine topologische Struktur, wonach sie hin-sichtlich wesentlicher Attribute nahe an der Struktur derBewegung sein müssten (Schack, 2004). Es ist alsodavon auszugehen, dass sich Bewegungsstrukturenund Repräsentationsstrukturen wechselseitig überlap-pen (Koch, Keller & Prinz, 2004) und Repräsentationenauch biomechanische Informationen enthalten (Jeanne-rod, 2004; Zatsiorsky, 1998). Aktuelle Forschungser-gebnisse scheinen zu zeigen, dass Bewegungen selbstvorrangig in Form von perzeptuell-kognitiven Effektrep-räsentationen gespeichert sind (Mechsner, et al. 2001;Schack, 2004). Für komplexe Bewegungen wurdensog. Basic Action Concepts (BACs) als wesentlicheRepräsentationseinheiten identifiziert (Schack, 2004).Diese bündeln sowohl perzeptuelle, als auch funktionel-le Eigenschaften von Bewegungen (z.B. das BAC „Bei-ne versteifen“ zur Bewegungssteuerung im Turnen). Dadie Effekte von Bewegungen nur im Kontext des vor-handenen Bewegungssystems eintreten, ist zu erwar-ten, dass es eine Art Übersetzung von Repräsentati-onsstrukturen in Bewegungsstrukturen geben muss.Die plausibelste Form wäre dabei eine Direktüberset-zung von Repräsentationen mittels des Bewegungssys-tems in angezielte Effekte (z.B. Kalveram, 2004). Bezugnehmend auf solche Modellvorstellungen ist es nahe-liegend, Daten zu Repräsentationsstrukturen und Datenzu Bewegungsstrukturen zunächst getrennt zu ermittelnund dann primär (also direkt) zu verknüpfen. Eine solchintegrative Bewegungsanalyse lässt wesentliche undtrainingsrelevante Aussagen zur Bewegungsteuerungerwarten.

Thomas Heinen (Köln). Foto: © Andreas.Einbock@gmx.de

Methode

Abbildung 1 zeigt die hauptsächliche Grundannahmezur primären Verknüpfung von Daten der Repräsentati-onsstruktur und der Bewegungsstruktur. Es wird zwi-schen einer Ebene der repräsentierten Bewegung undeiner Ebene der sichtbaren Bewegung unterschieden.Zur experimentellen Ermittlung von Repräsentations-strukturen wurde die sog. Strukturdimensionale Analyse– Motorik (SDA-M; Heinen & Schack, 2002; Schack,2004) entwickelt. Dabei geht es zunächst darum, Infor-mationen über die Distanzen zwischen den Repräsen-tationseinheiten (BACs) im Langzeitgedächtnis zu ge-winnen. Die hier verfolgte Abstandsskalierung (mittelseiner sukzessiven Zu- und Wegordnungsprozedur) istdurch einen mehrstufigen Prozess gekennzeichnet. ImVerlauf dieses Prozesses wird eine Korrelationsmatrixerstellt, die jeder BAC-Kombination einen eindeutigenKorrelationswert zuweist. Diese Matrix kann im Weite-ren in eine (euklidische) Distanzmatrix transformiertwerden und einer hierarchischen Clusteranalyse (Aus-sagen über die Strukturierung des BAC-Pools) odereiner Faktoranalyse unterzogen werden (Aussagenüber die Dimensionierung des BAC-Pools). Bewe-gungsstrukturelle Aspekte können durch biomechani-sche Meßmethoden erfasst werden. Die so erhobenenParameter bilden ein komplexes, aber strukturiertesGefüge. Der wesentliche und innovative Schritt des hierdargestellten Ansatzes besteht anschließend darin,zwischen den Parameterpools Beziehungsfunktionenherzustellen. Neben deskriptiven Analysen kommendabei auch multivariate Techniken zum Einsatz (z.B.

3. Platzdvs-Nachwuchspreis 2005

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Multiple Regressionsanalyse, Diskriminanzanalyse). Dieintegrative Vorgehensweise soll im Weiteren als SDA-M-KiN-Methodik bezeichnet werden. Bislang nahmen 140Versuchspersonen an aufeinander aufbauenden Unter-suchungen zu Fragestellungen der Verknüpfung vonmentalen Repräsentationen und bewegungsstrukturellenAspekten in unterschiedlichen Sportarten teil (Gerättur-nen, Volleyball). Es soll im Folgenden versucht werden,anhand eines Miniaturbeispiels aus dem Gerätturnen(Salto vorwärts), die Vorgehensweise gemäß des SDA-M-KiN-Ansatzes zu demonstrieren.

Abb. 1. Grundannahme des integrativen Ansatzes zur Bewe-gungsanalyse. Ein komplexes (mentales) Repräsenta-tionsgefüge – gestiftet durch BACs – und ein komple-xes (kinematisches) Parametergefüge werden mitein-ander in Beziehung gesetzt.

Anwendung des integrativen SDA-M-KiN Ansatzes

Abbildung 2 stellt die Ergebnisse der hierarchischenClusteranalyse der SDA-M-Methode über die 11 BACsdes turnerischen Salto vorwärts bei 24 Turner/-innendar (Landesliganiveau).

Abb. 2. Dendrogramm der hierarchischen Clusteranalyseüber die BACs des turnerischen Salto vorwärts bei24 Turner/-innen. Darstellung der Objektabstände(Y-Achse) im euklidischen Distanzmaß. Die euklidi-schen Distanzen stehen für den Abstand einzelnerKnotenpunkte im Langzeitgedächtnis. Je größer dasMaß, desto größer die Abstände.

Die BACs sind im Einzelnen: 1. Beine steif stellen (Bs),2. Arme nach vorne / vorne oben bringen (Av), 3. leich-te Oberkörpervorlage (OV), 4. Gesäß weit nach obenüber Kopf (Gw), 5. Arme unter den Oberkörper zu denOberschenkeln / Knien ziehen (Au), 6. Drehen/Rotieren(DR), 7. klein bleiben (kb), 8. Öffnen zur Landung (ÖL),9. in den Beinen gespannt nachgeben (Bn), 10. Arme

vom Oberkörper wegstrecken (Aw) und 11. gespanntsein (gs). Unterhalb eines distanzkritischen Wertes vondkrit = 3.994 lassen sich drei Cluster signifikant vonein-ander trennen ( α = 2.5%). Diese dienen offenbar derLösung spezifischer Teilprobleme des Salto vorwärts(Absprung – Flug – Aufstrecken und Landung). In einemweiteren Schritt kommt die kinematische Analyse zumEinsatz. Dabei werden mittels gängiger Messtechnikenund Berechnungsverfahren Aspekte der Bewegungs-struktur ermittelt (Ballreich & Baumann, 1996). Steuer-strategien einzelner Parameter-Zeit-Verläufe könnenebenso quantifiziert werden, wie Variabilitätsaspekte derBewegungsstruktur. Abbildung 3 zeigt dazu eine Bilder-folge des Salto vorwärts am Minitrampolin einer Turnerinauf Landesliganiveau. Strukturelle Aspekte sind anhandder Zeitstruktur der Bewegung deutlich gemacht.

Abb. 3. Bilderfolge ausgewählter Bewegungsabschnitte desturnerischen Salto vorwärts am Minitrampolin. DieZahlen unterhalb beschreiben die Zeitstruktur derBewegung.

Aufbauend auf diesen Analysen können nun Verknüp-fungen zwischen beiden Parameterpools und somitzwischen wesentlichen Parametern der Bewegungsor-ganisation erstellt werden. So ist bspw. der ParameterDrehimpuls im freien Flug als funktional ausschlagge-bender Parameter der Bewegung zu betrachten. AusTrainersicht wird in der Regel eine Optimierung desDrehimpulses in Abhängigkeit der Flugzeit bei Saltoflü-gen angestrebt. Wird die Ausprägung dieses Parame-ters (abhängige Variable) aufgrund der repräsentati-onsbezogenen Ausprägung euklidischer Distanzen ver-schiedener BAC-Kombinationen untersucht, so liefert diemultiple Regressionsanalyse folgendes Ergebnis:1 DieVarianz des Drehimpulses im freien Flug kann zu 93%durch die Varianz von repräsentationsbezogenen Prädik-toren erklärt werden (N = 24 Turner/-innen). Dabei lieferninsbesondere solche BAC-Kombinationen ein signifikan-tes Inkrement, welche auch aus inhaltlicher Sicht mit derErzeugung des Drehimpulses assoziiert sind (z.B. BAC2-Arme nach vorne / vorne oben bringen und 3-leichteOberkörpervorlage). Das beschriebene Vorgehen istprinzipiell für die Prognose aller zeitdiskreten Parame-terausprägungen der Bewegungsstruktur aus den Da-ten mentaler Bewegungsrepräsentationen denkbar.Deterministische und indeterministische Modellierungenkönnen sich anknüpfen. Neben der Vorhersage zeitdis-kreter Parameterausprägungen können auch Verknüp-fungen zwischen Daten mentaler Repräsentationen und(kinematischen) Parameterverläufen erstellt werden.Zum einen können komplexe Parameterverläufe mittelsPolynome höherer Ordnung aus den zeitdiskreten Da-ten geschätzt werden, zum anderen können prozess-

1 Es wurde die schrittweise multiple Regression (Vorwärts-Technik) angewandt, um Begleiterscheinungen der Multi-kollinearität von Variablen zu kontrollieren.

p1

p2

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p4p5

pn

BewegungsstrukturRepräsentationsstruktur

komplexes Parametergefüge(n-Parameter)

komplexes Repräsentationsgefüge(BACs)

(SDA-M-Methode) (Kinematische Analyse)

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analytische (Jaitner, Mendoza & Schöllhorn, 2001) unddiskriminanzanalytische Vorgehen zur Anwendungkommen. Die Modelle beider Verfahren wurden einerumfangreichen Evaluation (N = 20 Turner/-innen) undweiteren systematischen Simulationen unterzogen.

Diskussion und Ausblick

Am Beispiel des turnerischen Salto vorwärts konntedeutlich gemacht werden, dass das dargestellte integra-tive Vorgehen in der Lage ist, eine komplexe Verknüp-fung von strukturellen Daten mentaler Repräsentationenund kinematischen Parametern herzustellen. WeitereDatensätze in diesem Kontext liegen im Bereich desLeistungsvolleyballs vor. Die mittels SDA-M-KiN ermittel-ten Informationen sind von hoher praktischer Relevanzfür die Gestaltung des Trainings. Beim Neulernen vonBewegungen, bei der individuellen Technikoptimierungals auch bei der Intervention von Bewegungsfehlern istes wichtig zu wissen, welche Bewegungseffekte bzw.welche kinematischen Parameter mit welchen Repräsen-tationsstrukturen in Verbindung stehen. Hier ergebensich direkte Bezüge zum Techniktraining, da der Forde-rung Rechnung getragen wird, auch kognitive Repräsen-tationen von Technikmerkmalen in den Trainingsprozesseinzubeziehen (Neumaier & Krug, 2003). Weitere Kon-sequenzen für neue Formen des Technik- und Mental-trainings liegen nahe (Heinen & Schack, 2004).

Literatur

Ballreich, R. & Baumann, W. (1996). Grundlagen der Biome-chanik des Sports. Stuttgart: Enke.

Bernstein, N.A. (1975). Bewegungsphysiologie. Leipzig: Barth.Heinen, T. & Schack, T. (2004). Bewegungsgedächtnis und Be-

wegungsausführung – Optimierung von Rotationsbewegun-gen im Gerätturnen. In M. Roscher (Hrsg.), Lehren und Ler-nen im Gerätturnen (Schriften der Deutschen Vereinigungfür Sportwissenschaft, 140, S. 85-95). Hamburg: Czwalina.

Jaitner, T., Mendoza, L., & Schöllhorn, W. (2001). Analysis ofthe Long Jump Technique in the Transistion from Ap-proach to Takeoff Based on Time-Continuous KinematicData. European Journal of Sport Science, 1(5), 1-12.

Jeannerod, M. (2004). Actions from within. International Jour-nal of Sport and Exercise Psychology, 2(4), 376-402.

Kalveram, K.T. (2004). The Inverse Problem in Cognitive, Per-ceptual and Proprioceptive Control of Sensorimotor Behav-iour: Toward a Biologically Plausible Model of the Controlof Aiming Movements. International Journal of Sport andExercise Psychology, 2(3), 301-318.

Koch, I., Keller, P., & Prinz, W. (2004). The ideomotor ap-proach to movement control: Implications for skilled per-formance. International Journal of Sport and Exercise Psy-chology, 2(4), 362-375.

Latash, M.L. (1998). Neurophysiological Basis of Movement.Champaign, IL: Human Kinetics.

Mechling, H. (2005). Zur Vereinbarkeit von Erkenntnisfortschritt,Praxisanforderungen und universitären Entwicklungen in der„Sportmotorik“. In K. Blischke, D. Büsch, C. Igel, F. Mar-schall, & H. Müller (Hrsg.), Sportmotorik 2005. Zugriff am 25.September 2005 unter http://www.sportmotorik2005.de/pdf/abstract_mechling.pdf

Mechsner, F., Kerzel, D., Knoblich, G., & Prinz, W. (2001).Perceptual Basis of bimanual coordination. Nature, 414,69-72.

Neumaier, A. & Krug, J. (2003). Techniktraining. In H. Mechling& J. Munzert (Hrsg.), Handbuch Bewegungswissenschaft –Bewegungslehre (S. 443-460). Hofmann: Schorndorf.

Pressing, J. (1998). Referential Behaviour Theory: A Frame-work for Multiple Perspectives on Motor Control. In J.P.Piek (Ed.), Motor Behaviour and Human Skill (S. 355-384).Champaign, IL: Human Kinetics.

Rosenbaum, D.A. (1991). Human motor control. San Diego:Academic Press.

Schack, T. (2003). The Relationship between motor represen-tation and biomechanical parameters in complex move-ments – towards an integrative perspective of movementscience. European Journal of Sport Science, 2(1), 1-13.

Schack, T. (2004). The Cognitive Architecture of ComplexMovement. International Journal of Sport and ExercisePsychology, 2(4), 403-438.

Zatsiorsky, V.M. (1998). Kinematics of Human Motion. Cham-paign, IL: Human Kinetics.

Thomas HeinenDeutsche Sporthochschule KölnPsychologisches Institut50927 KölneMail: t.heinen@dshs-koeln.de

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